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팁과강좌

기타 nvidia의 gpu 26만장에 대한 잡상입니다. 12

7
2025-11-05 18:44:38 수정일 : 2025-11-05 18:52:52 121.♡.139.231
moondig

경사가 났습니다. 정말 구하기 쉽지 않다는 신작 gpu칩을 26만대 한국에 공급한다고 직접 젠슨황 엔비디아 대표가 와서 발표했습니다. 대단합니다. 지금 현재 우리나라 AI개발에 사용될 만한 전용칩이 3만장 정도 유통되었다고 하는데, 그것의 10배 가까운 물량을 2030년까지 안정적으로 수급이 가능하게 되었습니다.


사실 저는 거의 20년동안 엔암대전에서 암드를 주로 선택하곤 했습니다. 제 글을 검색해보시면 아시겠지만 저는 유구한 암드빠고, 암드로 인해서 주식투자도 성공적으로 진입한 만큼 암드 사랑맨입니다.


 하지만 그럼에도 불구하고, GPU시장의 왕좌는 엔비디아의 점유율이 점점 높아져가고 있습니다. 이게 소가 뒷발로 걸어가다 얻어걸린 격이긴 하지만... 


  나름 하드웨어 관심있는 분들은 잘 아실겁니다. 5~6년 전이었나요?(기억이 확실치는 않습니다) 그저 그래픽카드가 '비싸고 이쁜 쓰레기', '굳이 이런 해상도로 이 비싼 돈을 주고 게임을 해야하나?'라는 전망이 나올때쯤 CHAT GPT 터지고 AI 붐이 빵 터져버린 것이었기에 갑자기 엔비디아는 그저 게임용 GPU 벤더에서 4차 산업혁명을 이끄는 신이 되어버렸습니다.


 각설하고, 일간에서는 굳이 젠슨황이 한국에 찾아와서, 그것도 공짜로 주는 게 아니라 제값 다 받고 판매를 하는데 왜 이렇게 빨아주냐? 라는 이야기를 하고 있습니다. 게다가 중국에 팔지 못한 남는 재고를 한국에 강매한거다고 분석하고 있습니다.


 저 또한 그런 면이 '일부' 있다고 생각합니다. 원래 중국이 엔비디아 매출의 큰손이었는데, 최신 GPU를 팔지 못하게 되자 꿩대신 닭으로 한국에 갖다버린(?) 면이 없잖아 있다고 생각합니다.


 하지만 그것에 집중하면, 절대 안 된다고 생각합니다. 여러 이유들 중 주요 원인을 분석해야지, 곁다리로 분석해놓고 신포도짓을 하면 망하기 딱 좋죠.


 왜 굳이 한국입니까? 저는 계속해서 지금껏 한국 제조업의 우수성을 이야기 해왔습니다. 이는 곧 앞으로 '제조영역'에 AI가 본격적으로 투입되기 시작한다는 의미입니다.


 일례로, 현대자동차가 보스턴 다이나믹스를 샀습니다. 또한 현대중공업 그룹이 나름 산업로봇 생산의 강자라는 사실도 주목해 봐야합니다. 삼성이 레인보우로보틱스를 샀고, LG는 로보스타를 샀습니다.


 결국 엔비디아는 일부의 해석처럼, 이 '로봇'과 '제조영역'에 소요되는 AI 기반 시스템을 먼저 선점하러 왔다고 보는게 전 맞다고 생각합니다. 원래는 엔비디아 입장에서 자동화가 아직 덜 진행된 중국(지금 많이 진행되었지만, 그래도 아직 우리나라가 자동화 비율은 높습니다.)을 먼저 선점하는 것을 계획했겠지만, 이미 GPU가 국가 전략자산화 되어버린 상황에서는 중국에 못 가니, 1세계 제조업 1황인 우리나라에 빨리 와서 선점하는 게 현명한 행동입니다. 


 25만장 중에 정부 5만장, 네이버 6만장 제외하면 삼성, SK, 현대차가 각각 5만대씩 가져가는 것을 보면 더욱 더 잘 알 수 있습니다. 아니, 이 기업들이 왜 이렇게 많이 필요할까요? 돈이 되는 AI 서비스를 제공하는 기업들도 아닌데?


최근 AI를 통한 매출의 대부분을 올리는 대화형 인공지능을 특출나게 개발하는 회사들도 아니고, 말 그대로 우리나라에 제조업 3황이 각각 5만대씩 가져간다는 것을 주목해 봐야 할 것입니다.


 원래 제조영역에 AI는 사실 변죽만 울렸지, 제대로 적용되지 못했습니다. 왜? 삼성, SK는 이미 자동화가 다 되어있어서 AI로 굳이 비집고 들어갈 틈이 없었거든요. AI를 이용한 뭐 불량판정, 생산 효율화 등등 컨설팅 업계에서 맨날 하는 소리였지만 실제로 효과를 본 곳은? 대부분 없습니다.


오죽하면 네이버와 함께 그래도 토종 AI를 미는 카카오 엔터프라이즈가 손을 들어버렸겠습니까. 지금으로선, 제조업에 AI를 넣어서 얻어지는 수익이 그 비용을 압도하지 못합니다.


 다만, 로봇이 적용된다면 좀 이야기가 달라지죠. 아직도 현대자동차는 노사분규에 시달리고, 현대차 제조공정은 로봇으로 다 해치울 수 없는 부분이 존재합니다. 싱가폴에 있는 현대차 글로벌혁신센터 같은 곳은 사람이 거의 없지만, 대신 생산량이 아주 적죠. 여전히 사람의 손이 많이 들어간다는 겁니다.


 즉 '부품'산업은 자동화가 다 된 편이라 인력이 거의 빠진 상태지만, 현대차같은 '체계종합'이나 '조립' 업체는 아직도 자동화의 룸이 남아있다는 겁니다. 


 즉 자동차(현기차), 조선(HD현대조선, 한화오션), 제철(포스코, 현대제철) 등등 노동자가 필히 투입되야하는 분야에 관련 AI탑재 로봇들이 투입되는 미래가 (현재도 투입되고 있지만) 점점 다가오고 있다는 것이 느껴집니다. 


 이런 체계종합이나 조립까지 이제 로봇을 제한적으로 투입하고, 동시에 제조업 현장에 걸맞는 AI 플랫폼을 개발하기 위해 필요한 GPU를 확보했다는데 의의를 둘 수 있다고 봅니다. 이걸 네이버가 하겠지요.


 즉 앞으로 펼쳐질 로봇시장에서, 직접 강력한 AI칩과 AI 플랫폼을 가지고 있는 테슬라의 '옵티머스'나 중국의 수많은 로봇플랫폼에 대항할 수 있는, 무언가가 튀어나올수도 있다는 기대를 가지고 있습니다. 


 저는 앞으로 가장 발전할 시장을  로봇으로 보고 있습니다. 맨날 공중제비돌기 이런거 하다가 이제 진짜 써먹을 만한 '기계노예'가 나올 수 있다고 보는데, 본격적인 시장개화 시점을 2030년 이후로 보고 있습니다.


 즉, 여전히 우리나라 기업들은 개화될 로봇 시장에서 경쟁력을 가질 수 있게 되었다는 점에서 이 GPU 26만장 수급을 높게 평가합니다. 동시에, 우리나라 국가 연구개발 차원에서의  AI 소요를 대응할 수 있는 GPU 확보가 가능하게 된 점 또한 매우 중요하다고 생각합니다.


 아시는 분은 아시겠지만, 대한민국 과학연구분야는 연구소별 개별로 장비를 갖추는게 아니라 KISTI(한국과학기술정보연구원)에서 운영하는 망에 접속해서 슈퍼컴퓨터 등을 활용하고 있습니다. 아마 KISTI의 슈퍼컴퓨터처럼, 이 GPU들도 AI 클라우드 형태로 KISTI 산하에 구축되지 않을까 싶습니다.


*P.S) 중국이 무섭다는 분들에게.

 중국 무섭다, 중국 모른다, 중국을 우습게 본다고 사람들이 그러시는데... 솔직히 웃기지도 않습니다.


 저는 10년 전에, 이미 중국에게 밀리기 시작한 디스플레이 업계에서 직접 그 상황을 겪었던 사람입니다. 10년전에 무서운거 이미 다 알았구요, 조선과 함께 디스플레이가 가장 점유이 박살날 것이라는 것도 다 미리 파악했던 사람입니다. 제가 그 상황에 바로 처해 있었는데, 중국이 왜 무섭지 않겠습니까? 


 하지만 실제 결과를 봐야한다는 의미입니다.


 우리나라의 조선업계, 디스플레이 업계가 그래서 죽었습니까? 아닙니다. 여전히 고부가가치 영역에서 반땅싸움 잘 하고 있습니다. 그리고 이런 고부가가치 영역에서는, 오히려 최근 미중무역갈등의 여파로 중국의 기세가 한풀 꺾였죠.


 중국의 한계를 인정해야합니다. 티타늄으로 잠수함 만든 소련처럼, 중국은 '효율적인 자원배분'이 망가진 상태입니다. 계속해서 이렇게 국가주도의 성장을 지속시킬 수 있는 원동력이 떨어진 상태에서 앵무새처럼 중국 무섭다, 중국 우습게 보지 말라... 무슨 경험과 지식으로 이야기를 하시는지 모르지만, 솔직히  잘 모르시고 하는 소리에 확신을 가지시는 것 같아서 의아합니다.


 중국이 완전히 쫄딱 망해서 과거에 풀뿌리 뜯어먹고 살거란 전망이 아닙니다. 우리가 열심히 소부장에서 일본 쫓아가려고 했지만 안되는 분야가 있듯, 중국 또한 열심히 우리를 쫓아오고 있지만 안되는 분야가 생길 수 밖에 없다는 겁니다.


 그리고 그것을 극복할 수 있는 힘은, 바로 민주화와 치열한 경쟁입니다. 온실속의 화초처럼 보조금 턱턱 받으면서 시장을 지배하면 도대체 무슨 의미가 있습니까? 인민을 위해 쓰여야 할 자원이 기업을 키우는데만 집중되니, 거의 9억명에 달하는 인민이 월 100만원 미만으로 생활하는 꼴이 되었지 않습니까? 이것은 장기적으로 내수시장의 붕괴를 유발합니다. 돈이 있어야 뭘 사죠... 돈 없는 사람에게 전기차 1대씩 팔면, 의미가 있습니까?


 중국이 이런 보조금 정책을 폐지하고, 진짜 실력대 실력으로 세계 시장의 플레이어들과 겨뤄서 깨져나가고, 그 와중에도 혁신을 일으켜서 용처럼 솟아나는 기업들을 가지고 있어야 진짜 우리나라의 위기가 오는 겁니다. 그런 때가 늦춰지기를 우린 바랄 뿐이구요.


 읽어주셔서 감사합니다. 






 

moondig 님의 게시글 댓글
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댓글 • [12]
ProNAS
IP 122.♡.246.79
11-06 2025-11-06 03:13:55 / 수정일: 2025-11-06 03:19:47
·
많은 분들이 생각지 못하는 부분을 집어 보고 싶습니다.

2030년까지 제공 받기로 한 블랙월 기반의 26만장입니다.

블랙월기반의 GPU는 1년전에 나왔습니다.

내년 정도 새로운 버전 루빈(Rubin)이 나올 예정입니다.
루빈의 성능또한 상당히 높겠죠.

우리가 받기로 한 블랙월을 2030년까지 받는 다는 것은 사실 말이 않되는데요.

우리가 새로운버전 로빈으로 받아야 할건데. 좀 섭섭합니다.

2028년이나 2029년에 또 새로운 버전이 나올건데..

2029년 2030년 계속 블랙웰로 받는다면.. 구 버전을 계속 받는 상황이 발생합니다.
Luzi
IP 106.♡.29.163
11-06 2025-11-06 10:58:55
·
@ProNAS님 잘 못 알고 계십니다. 루빈이 나오면 루빈으로 받고, 그 다음세대가 나오면 그 버전을 우선 공급 받는 내역이 포함되어 있습니다.
유진이
IP 59.♡.103.94
11-06 2025-11-06 17:47:05
·
@Luzi님 2028년에는 블랙웰은 구매하고 싶어도 구매할 수 없는데 너무 큰 착각입니다. 판매중단되면 그나마 HP, Dell 등에서 가지고 있는 재고가 다 팔리면 더이상 신품으로 살 수 없습니다.
ProNAS
IP 122.♡.246.79
11-06 2025-11-06 03:26:50 / 수정일: 2025-11-06 03:28:49
·
Nvidia GPU Architectures Loadmap

Hopper : H100 : 2022년 출시
Blackwell : B100, B200 : 2024년 출시
Rubin : 2026년 예정
Rubin Ultra : 2027년 예정
Feynman (파인만) : 2029년 예정
Mr.UN
IP 14.♡.43.15
11-06 2025-11-06 10:46:53 / 수정일: 2025-11-06 11:00:03
·
블랙웰 이상이 모듈화되어서 로봇에 들어가야만 제대로된 연구 개발이 된다 = 아니요
블랙웰 이상이 있어야 미국 수준의 Ai를 만들 수 있다 = 아니요

원형이 되는 기술들이 오픈소스 형태로 공개되어 왔기 때문에, 글로벌 서비스 수준의 Ai를 만들기 위한 기술 완성도는 미국과 중국의 차이가 이미 없다고 보는게 맞습니다. 미국 외 대다수 기업들이 만들어내고 있는 Ai들과 미국 모델들의 벤치를 통한 결과 차이는 수% 대로 이미 인간이 체감할 수 있는 임계점을 넘어서 있습니다. 중국에게는 범용 상업서비스를 위한 마무리, 그리고 글로벌 서비스를 위한 GPU가 부족할 뿐으로 GPU수출 규제는 타국에 대한 인프라 장사를 못 하도록 견제하는 역할을 합니다. 그러나 세레브라스 등의 칩셋 등에서 보여지듯 5나노 정도의 공정으로도 앤비디아 이상의 결과를 낼 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 있고 성과가 나오고 있기 때문에 앞으로도 실효성이 있을 것이라고는 볼 수 없습니다.

지금 미국 Ai메이저들이 보는 시장은 세계 각국 행정을 대체하는 서비스를 제공하는 것으로 기업의 각 기능과 파이프라인을 대체하는 모듈을 파는 것이 가장 큰 부분일 것이고, 인프라에 사용될 GPU와 기반 기술이 준비되지 않은 곳은 큰돈을 내고 사용하지 않을 수 없을 겁니다. 또한 한 번 이용이 시작되면 다른 솔루션으로 대체가 매우 어려울 것이므로 오픈AI와 메타, 구글이 대부분의 점유을을 쥐게 될 것이고 중국에게 돌아갈 파이는 매우 적을 것이라고 봐야 맞습니다.

한국도 이번 GPU확보가 없었으면 국가행정의 상당 부분을 미국 Ai기업에게 빌려서 써야하는 상황이 왔을텐데, 다행히 확보하게 된 것이고, 한중일프 정도가 국가의 운영까지를 외주하지 않아도 될 수 있는 위치에 선 것이라 평가하면 맞을 것 같습니다.

지금 국가가 집중 투자를 해야 하는 건 일차로는 국가 운영을 위한 데이터셋을 빠르게 정리해서 학습에 대비하는 것, 이차로는 스타트업 기업들에게 학습 환경을 원활하게 제공해주는 것입니다.
제가잘못했어요
IP 106.♡.10.11
11-06 2025-11-06 15:35:12
·
우리나라에 3만장이 어딨어요? 네이버가 기껏해야 2천장인데요. 3만장이면 울나라 이미 AI선두주자에요
잘 못된 정보입니다
Queueue
IP 121.♡.179.75
11-15 2025-11-15 02:12:04
·
@제가잘못했어요님
네이버 2천장보다는 더 많아요 ㅎㅎ
그리고 삼성 카카오 등등 다 합치면 3만장은 당연히 되고요

마지막으로... 3만장으로 AI선두주자는 택도 없습니다.
GTI
IP 112.♡.14.122
11-06 2025-11-06 16:19:12 / 수정일: 2025-11-06 16:20:56
·
인사이트 감사합니다. 26만장 다 들어와도 전력 공급 부족으로 제대로 설치도 못해보는 건 아닌가 모르겠습니다.
김남용
IP 223.♡.248.157
11-09 2025-11-09 10:48:26
·
@GTI님
전력은 걱정안하셔도 됩니다.
영동권에 남는 발전소 발전량만해도 커버치고 남습니다.
전력망이 없어서 수도권에 설치가 어려우니 오히려 지방에 설치해서 운영하면 지역 발전에 조금이나마 이바지 될까 기대해봅니다.
대니스
IP 122.♡.136.20
11-07 2025-11-07 21:13:01 / 수정일: 2025-11-07 21:13:15
·
정답 피지컬 AI..
popd
IP 119.♡.168.105
11-08 2025-11-08 00:12:07
·
Nvidia GPU 수요가 폭증한건 CUDA 때문인 거 같습니다. 가상화폐 채굴부터 인공지능까지...
AMD와 Intel이 GPU 분야에서 힘을 못 쓰는건,
저 CUDA로부터 이루어진 생태계를 뒤엎기 힘들기 때문인 것 같습니다.
Fivenines
IP 175.♡.92.119
11-09 2025-11-09 21:32:44
·
AI이전에 코인이 GPU붐을 일으키긴 했죠 물론 그때는 엔타프라이즈급이 아닌 PC용이 주류였던거 같아요
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